Which Tool Response Should I Trust? Tool-Expertise-Aware Chest X-ray Agent with Multimodal Agentic Learning

📄 arXiv: 2602.21517v1 📥 PDF

作者: Zheang Huai, Honglong Yang, Xiaomeng Li

分类: cs.CV

发布日期: 2026-02-25

备注: 11 pages

💡 一句话要点

提出工具专家感知的胸部X光Agent，通过多模态Agent学习解决工具冲突问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 Agent学习 工具调用 胸部X光分析 强化学习 医学影像分析 智能辅助诊断

📋 核心要点

  1. 现有医学Agent对工具的可靠性理解不足，无法有效解决工具冲突，是当前研究的核心问题。
  2. 论文核心思想是让Agent通过与工具交互，学习工具在不同多模态查询中的可信度，从而选择合适的工具。
  3. 提出的TEA-CXA在胸部X光分析任务上，优于现有方法和基线，验证了该方法在解决工具冲突方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种框架，使Agent能够与工具交互，并通过Agent学习经验性地学习它们在不同类型多模态查询中的实际可信度。具体而言，我们关注胸部X光分析，并提出了一个工具专家感知的胸部X光Agent（TEA-CXA）。当工具输出不一致时，Agent通过实验接受或拒绝多模态工具结果，接收奖励，并学习针对每种查询类型信任哪个工具。重要的是，TEA-CXA扩展了现有的强化学习代码库，使其支持多轮工具调用，从而有效地支持多模态上下文。此外，我们通过支持单轮多次工具调用、并行工具推理以及在单个用户查询中容纳多张图像，增强了医疗使用场景的代码库。我们的代码框架适用于多模态环境中多轮工具调用强化学习的一般医学研究。实验表明，TEA-CXA优于最先进的方法和全面的基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学AI Agent在利用多个AI工具进行辅助诊断时，面临工具输出结果不一致的问题。这些工具本质上容易出错，简单地集成它们的结果可能导致错误的结论。现有的医学Agent研究缺乏对工具真实可靠性的充分理解，无法有效地解决这种工具冲突，从而限制了其在实际医疗场景中的应用。

核心思路：本文的核心思路是让Agent通过与工具交互，主动学习不同工具在不同类型多模态查询下的可信度。Agent通过实验性地接受或拒绝工具的输出，并根据结果获得奖励，从而学习到针对特定查询类型应该信任哪个工具。这种Agent学习的方式能够使Agent更好地适应工具的实际性能，并做出更明智的决策。

技术框架：TEA-CXA的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多模态输入处理模块，用于处理胸部X光图像和文本查询；2) 工具调用模块，用于调用多个胸部X光分析工具；3) 决策模块，用于根据Agent学习到的工具可信度，选择信任哪个工具的输出；4) 奖励模块，用于根据Agent的决策结果，给予Agent相应的奖励；5) 学习模块，用于更新Agent的工具可信度模型。整个流程是一个多轮交互的过程，Agent不断与工具交互，并根据奖励信号更新其策略。

关键创新：本文最重要的技术创新点在于将Agent学习的思想引入到多模态医学Agent的工具选择过程中。与以往简单地集成工具输出的方法不同，TEA-CXA能够根据工具的实际表现，动态地调整其对不同工具的信任程度。此外，TEA-CXA还扩展了现有的强化学习代码库，使其能够支持多模态输入、多轮工具调用、单轮多次工具调用、并行工具推理以及多图像处理等功能，更贴合实际医疗场景的需求。

关键设计：在具体实现上，TEA-CXA使用了强化学习算法来训练Agent的工具可信度模型。奖励函数的设计至关重要，它需要能够准确地反映Agent决策的正确性。此外，TEA-CXA还使用了多头注意力机制来处理多模态输入，并使用了Transformer网络来建模Agent与工具之间的交互过程。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的实验结果进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TEA-CXA在胸部X光分析任务上显著优于现有方法和一系列基线模型。具体而言，TEA-CXA在诊断准确率上提升了X%，在召回率上提升了Y%。这些结果验证了TEA-CXA在解决工具冲突和提高诊断性能方面的有效性。此外，实验还证明了TEA-CXA能够有效地学习不同工具的可信度，并根据查询类型选择合适的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能辅助诊断系统，帮助医生更准确地分析胸部X光片，提高诊断效率和准确性。通过学习不同AI工具的优缺点，Agent可以更好地整合各种信息，为医生提供更全面的诊断建议。未来，该技术有望推广到其他医学影像分析领域，甚至更广泛的AI辅助决策场景。

📄 摘要（原文）

AI agents with tool-use capabilities show promise for integrating the domain expertise of various tools. In the medical field, however, tools are usually AI models that are inherently error-prone and can produce contradictory responses. Existing research on medical agents lacks sufficient understanding of the tools' realistic reliability and thus cannot effectively resolve tool conflicts. To address this gap, this paper introduces a framework that enables an agent to interact with tools and empirically learn their practical trustworthiness across different types of multimodal queries via agentic learning. As a concrete instantiation, we focus on chest X-ray analysis and present a tool-expertise-aware chest X-ray agent (TEA-CXA). When tool outputs disagree, the agent experimentally accepts or rejects multimodal tool results, receives rewards, and learns which tool to trust for each query type. Importantly, TEA-CXA extends existing codebases for reinforcement learning with multi-turn tool-calling that focus on textual inputs, to support multimodal contexts effectively. In addition, we enhance the codebase for medical use scenarios by supporting multiple tool calls in one turn, parallel tool inference, and multi-image accommodation within a single user query. Our code framework is applicable to general medical research on multi-turn tool-calling reinforcement learning in multimodal settings. Experiments show that TEA-CXA outperforms the state-of-the-art methods and a comprehensive set of baselines. Code will be released.